Indispensabili per il funzionamento del sito (login, preferenze, sicurezza). Sempre attivi.
Yandex rilascia in open source un modello da 80 miliardi di parametri addestrato da zero
Yandex ha pubblicato AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base, un modello base mixture-of-experts da 80 miliardi di parametri, con licenza Apache 2.0, presentandolo come addestrato da zero.
In questo articolo
Intorno al 21 settembre 2026 Yandex ha rilasciato in open source AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base con licenza Apache 2.0. L’azienda lo descrive come un modello base addestrato interamente da zero, non inizializzato dai pesi di Qwen, Llama o di un altro modello esistente, e lo pubblica come banco di prova sperimentale per l’architettura del futuro modello di ragionamento unificato che Yandex prevede per il suo assistente Alice.

Cosa c’è dentro il modello
AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base è un modello mixture-of-experts ibrido con circa 80 miliardi di parametri totali e circa 3 miliardi attivi per token: usa 512 esperti con un instradamento top-10 più un esperto condiviso e combina diversi tipi di layer di attenzione. La finestra di contesto arriva a 262.144 token. Si tratta esplicitamente di un modello base, non addestrato sulle istruzioni e non pensato come chatbot: prima di comportarsi da assistente richiede una fase di fine-tuning.
I benchmark sono quelli dell’azienda
Yandex confronta il modello con Qwen3.5, Nemotron-3 e DeepSeek-V4-Flash-Base e riferisce che eguaglia modelli aperti più grandi su attività di programmazione e ragionamento usando meno calcolo in inferenza, grazie alla piccola quota di parametri attivi per token. Questi confronti vengono dai materiali di rilascio di Yandex e non da una valutazione indipendente: vanno letti come la versione dell’azienda su dove si colloca il suo modello, non come una classifica neutrale.
Disponibilità
Il modello a precisione piena, di circa 163 GB, è pubblicato su Hugging Face con licenza Apache 2.0, insieme a un report tecnico e ai set di valutazione WikiWebFacts e HardMultiQA usati nei test interni di Yandex. La community ha già prodotto varianti quantizzate GGUF, MLX e NVFP4 per un’inferenza locale più economica.
Per chi valuta modelli base open-weight, la licenza Apache 2.0 e l’affermazione di un addestramento da zero sono gli elementi da verificare direttamente sulla model card; i benchmark comparativi restano marketing finché qualcuno al di fuori di Yandex non li ripete.
Fonti: Yandex — comunicato stampa per gli investitori, Hugging Face — yandex/AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base.